秘书处于2024年12月17日组织来自零束科技、上汽研发总院、友道智途、赛可智能、上汽大众共5名资深工程技术人员，采用腾讯视频会议方式，对该课题进行了结题验收评审。

课题组从图像、特征、标签三个不同的角度，开展了智能驾驶摄像头数据和模型的迁移研究和应用研究，提出一套整合多种算法的迁移模型框架，包括基于特征对抗（包括全局特征对抗、层级特征对抗、类别特征对抗等）目标检测迁移算法、基于标签级领域（包括伪标签生成和知识蒸馏）目标检测迁移算法。研究成果在企业真实场景数据集中进行了测试，mAP可达0.675（比基线模型mAP 0.622提升了5.3%，与oracle理想上界模型mAP0.676仅有-0.1%差异），整体算法模型改善效果明显。以上研究成果经企业消化吸收改进后，集成应用在量产项目智己L7和智己LS7前大灯目标识别模块，使mAP指标分别提升了1.3%和1.2%；集成应用在小鹏汇天CMS电子后视镜目标识别模块，使mAP指标提升了7.2%，等等，有效改善了企业原有目标检测模块的检测能力和泛化性能。

经专家评定，综合得分72.9分，同意验收。

整合模型框架检测结果可视化效果图

（左侧为不使用迁移算法结果，右侧为使用迁移算法结果）

秘书处于2024年12月5日组织来自上汽研发总院、联合电子、上汽商用车技术中心、泛亚技术中心、上汽大众共5名资深工程技术人员，采用腾讯视频会议方式，对该课题进行了结题验收评审。

项目组基于镇江市某区域（涵盖高架、郊区和城市道路场景）真实路网信息和交通流数据、交通信号配时信息，研究建立了交通场景数据孪生仿真模型、以及表征不同驾驶风格的参数化驾驶员模型；针对上汽EDU Gen 2代混合动力汽车，研究提出了考虑车速、踏板开度、模式的三参数混合动力变速箱换挡策略以及基于DIRECT算法的换挡参数优化方法，创新提出了V2X环境下考虑交通信息的SOC轨迹规划方法、以及基于DDQN深度强化学习和ECMS的混合动力汽车智能能量管理策略；研究搭建了考虑真实交通流、以及实车控制器的新能源汽车智能能量管理策略数据孪生测试平台，经对以上控制策略仿真测试验证，混合动力汽车发动机油耗在三种不同场景典型路段下节油效果明显。经企业吸收消化后，改进了现有仿真控制算法及仿真测试平台，支撑了复杂工况的仿真验证与高效测试。该数字孪生硬件在环测试平台针对当前面临的“标准工况测试导致整车经济性评估不准、实车复杂交通场景测试人力物力时间成本高”等难题，提供了可行的解决方案。

经专家评定，综合得分75.3分，同意验收。

智能能量管理策略数据孪生测试平台

秘书处于2024年11月27日组织来自智己汽车、零束科技、友道智途、赛可智能、上汽大众共5名资深工程技术人员，采用腾讯视频会议方式，对该课题进行了结题验收评审。

项目组基于中外自然驾驶数据和企业自有自然驾驶数据，研究设计了通用的驾驶数据处理与场景提取框架，构建了企业特色的自然驾驶数据库；创新开发了考虑”感知受限”、”驾驶分心”和”反应延迟”等因素的拟人化跟车模型、以及考虑”跟车忍耐度”和”换道礼让度”等心理因素的拟人化换道模型，提升了测试场景的真实性与多样性；提出了自主随机特性的拟人化行为关联测试方法以及行为关联测试矩阵，有效提升了高风险事件激发能力，等等；以上研究成果在高校搭建的轻量化仿真平台上得到了验证，并与企业仿真测试平台反复调试后达到了无缝集成，经对企业不同版本在研智能驾驶算法硬件在环测试，结果表明：集成以上研究成果的仿真平台有效解决了企业原有仿真场景中“背景车辆无法拟人化地与被测对象交互、无法真实地模拟现实交通场景”等固有测试矩阵所存在的问题，大大提高了测试结果的真实性与有效性。

经专家评定，综合得分81.3分，同意验收。

考虑礼让参数的行为关联测试场景下碰撞率对比

2024年11月28日，基金会秘书处组织上海交通大学、上海捷能科技股份有限公司、研发总院、商用车技术中心、捷氢科技等共18人，通过腾讯视频会议方式，围绕《基于电化学阻抗谱的动力电池寿命及安全预警算法》（2308）课题进行了阶段性（中期）研究成果技术汇报交流。

课题组基于时域信号对电池进行激励，并采用时频转换算法对激励和响应信号进行时频转换，实现了电化学阻抗谱快速测量，开发了面向车载应用的小型化阻抗测量系统，总结出Nyquist曲线随电池温度和老化程度的变化规律。定性分析了电池温度和SOC对阻抗分量的影响，解释了阻抗发生变化的内部物理化学反应机理，同时提出了一种基于SVR算法的电池内部温度估计算法，实现极短时间内对电池内部温度的准确估计。提出了一种基于锂离子电池的阻抗数据对其SOH和SOC进行估计的方法，通过改进现有的等效电路模型并基于阻抗数据对其进行参数辨识，找到了和电池SOH和SOC高度相关的元件参数，实现了利用GPR准确估计电池SOH和利用方程拟合准确估计电池SOC的目标。

课题研制达到中期预期目标。

基于时域信号的串联模组电池阻抗测试系统

2024年11月20日，基金会秘书处组织华东理工大学、联创电子、上汽研发总院、友道智途、捷氢科技等共18人，通过腾讯视频会议方式，围绕《面向汽车零部件制造商的公钥基础设施及ECU软件数字签名系统》（2306）课题进行了阶段性（中期）研究成果技术汇报交流。

课题组基于联创的业务需求与汽车零部件公钥基础设施的应用需求，以国密算法为基础，构建了适配的数字签名系统以及PKI公钥系统，搭建了面向车联网构建国密PKI系统中的CA服务器，实现了对汽车零部件的一车一证的数字证书管理方式，并构建了面向多ECU接入的国密SSL加密隧道，保证了车辆OTA时设备接入唯一性以及数据链路安全性。

此次中期汇报中，课题组首先介绍了课题内容，并现场演示了项目的系统功能。专家们也与课题组围绕着课题内容进行了积极的交流，并一致认为课题的研制达到了中期预期目标。

系统硬件架构

系统功能架构

基金会秘书处于2024年11月19日组织来自智己汽车、零束科技、上汽大众、华域汽车电子、联合电子共5名资深工程技术人员，对该课题进行了结题验收评审。

本课题完成了基于流量分析的 ADAS 私有协议逆向与模糊测试、ADAS缓冲区溢出漏洞挖掘与利用等创新技术突破，研制了ADAS固件模糊测试工具，为智己汽车的ADAS系统测试提供了关键工具支撑。完成了智己汽车ADAS实际测试，发现了14个漏洞（均为首次发现），并对漏洞修复后的ADAS系统进行了网络安全众测。初步建立了一套保密管理机制、组织与流程保障机制和漏洞问题的闭环管理机制，为上汽集团率先构建全行业领先的数字化部件网络安全质量检测与管理平台持续提供技术支持。

期间申请了国际专利1项，形成了3份技术报告，发表了5篇高水平学术论文。完成了多轮次项目成果与经验交流及13个单位参与的集团内训，参与人数超过200人。成功申报并获批了 “上海市智能网联汽车网络安全产业协同创新中心”、“上海市智能网联汽车网络安全重点实验室”。协助构建了以上汽集团为核心的汽车网络安全生态，获得了2022年度上汽集团颁发的网络安全工作“卓有成效奖”。

经专家评定，综合得分76.5分，同意验收。

模糊测试框架流程图

基金会秘书处于2024年11月14日组织来自零束科技、上汽大众、赛可智能、泛亚、友道智途共5名资深工程技术人员，对该课题进行了结题验收评审。

项目基于同济大学的车载系统，以及平台公司的路侧系统、云端系统，研究搭建了基于5G专网的车路云一体化数据交互系统，打通车路云信息交互链路。通过同步授时、同步触发等方式同步各设备至系统时钟，并通过最近邻匹配降低因时间不同导致的路侧感知数据、信号灯数据、车辆行驶数据的更新延迟。

项目组开发了网络通信性能测试工具，基于嘉定开放道路，设计测试用例，开展车路云一体化系统网络性能测试。依据测试结果与理论分析，对基于5G专网的车路云一体化系统的数据交互环节进行调优，分别对5G Uu接口、5G承载网、5G专网进行了优化设计，可最高降低90ms的车云通信时延，使车云单程时延保持在20-40ms。结合3GPP R14-R18中C-V2X技术演进路线，形成了适用于车路云一体化的专网建设方案。结合TCP可靠性和UDP高效性，研究提出了MQTT Over QUIC的车路云数据传输优化方案，实现了一种无队头阻塞的多路数据流并行传输方案，极大的提高了传输效率，并保证了可靠性和安全性。

期间撰写1项国家发明专利，2项软著，参与编制2项团标（1项已发布，1项编制）。依托项目培养了多名硕/博士学生以及工程师，以上项目成果达到国内行业领先水平。

经专家评定，综合得分75.1分，同意验收。

基于5G专网的车路云一体化系统

秘书处于2024年10月31日组织来自友道智途、华域视觉、上汽大众、赛可智能、华域电子分公司共5名资深工程技术人员，采用腾讯视频会议方式，对该课题进行了结题验收评审。

课题组针对视觉感知中分类、目标检测、分割等任务，通过对比分析选择MergeNAS、YOLO-v5s、Faster-Seg为基本框架，研究改进的MergeNAS方法在CIFAR10分类任务上Acc达到97.68%，相对精度提升3%；针对目标检测任务，实现对骨架网络和特征融合网络的联合搜索，在COCO上mAP达40%，相比YOLOv5s提升8%，推理速度保持不变；针对分割任务，改进加速的Faster-Seg搜索方法，面向推理的模型搜索速度提升100%，以1.6M参数量在cityScape上mIOU达到72.6%，相比Faster-Seg提升1.5%。以上成果经企业吸收消化后，将原仅用于泊车场景的环视鱼眼相机系统拓展应用到基于TDA4平台的MG7车型中高速场景目标检测模块中，扩大了目标检测速度和视距的同时，其召回率、准确率、以及三维属性误差和稳定性均也有大幅度提升。

经专家评定，综合得分73.3分，同意验收。

环视鱼眼相机系统高速场景目标检测结果

秘书处于2024年9月20日组织来自智己汽车、上汽技术中心、友道智途、赛可智能、上汽大众共5名资深工程技术人员，采用腾讯视频会议方式，对该课题进行了结题验收评审。

项目组通过路基和车载感知系统，采集并分析真实城区道路交叉口数据，以动静态信息提取与场景分类的结果为基础，提出了动静态要素相结合的交叉口场景建模方法；分析与评价不同场景中的驾驶员行为，构建了驾驶员决策规划模型；利用以上模型生成场景风险程度标签，提出了一个基于图模型的风险场景识别框架；通过仿真和实车测试验证了人类驾驶员决策规划模型、城区道路交叉口交通场景模型和风险场景识别模型，相关知识成果授权国家发明专利4项，发表学术论文6篇，获得了“2022世界人工智能大会–元宇宙点亮智能驾驶-AI驾驶仿真大赛一等奖”、“第二十四届中国机器人及人工智能大赛百度Apollo城市道路自动驾驶虚拟仿真赛全国一等奖”等荣誉称号，也为高阶智能驾驶(L4级及以上)技术的应用研究提供了一定的实证性解决思路。

经专家评定，综合得分76.3分，同意验收。

基于交叉路口主车行为的实车测试验证

秘书处于2024年9月12日组织来自上汽大众、上汽研发总院、赛可智能、友道智途、上海机动车检测中心共5名资深工程技术人员，采用腾讯视频会议方式，对该课题进行了结题验收评审。

项目组研究提出了一套激光点云与图像配准的评价模型，基于该评价模型研发了单线激光点云、多线激光点云与图像的自动配准技术：通过使用虚拟点云作为桥梁，将图像与雷达点云的跨模态鸿沟转化为虚拟点云和真实点云的跨域配准，解决了当前跨模态配准算法鲁棒性差、准确性低、训练数据需求高的问题，实现了2D图像与3D单线/多线激光雷达跨模态高精度自动配准。基于以上研究成果，中海庭开发了一套点云与图像的交互式配准工具，实现了激光点云与图像的自动配准功能，支撑了地图更新采集车的自动标定工具的研发，实现了采集车多传感器远程实时自动标定，节约了大量的维护时间和成本，大幅提升了工作效率进而支持了高精度自动化制图业务，其量产高精度地图已在大通MIFA9、智己L7等车型上得到了广泛应用；另外，基于点云图像配准算法所开发的BEV Transformer众源地图样本制作工具，提高了信息表达的完整性和准确性，增强了定位精度和鲁棒性，等等。

经专家评定，综合得分78.3分，同意验收。

基于虚拟点云的方法框架图